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Robótica Industrial
El concepto de Industria 4.0, que se populariza y se amplía diariamente, implica la
utilización de robots cada vez más sofisticados en el ámbito de la
producción industrial.
La comunicación con estos robots para que ejecuten las tareas encomendadas, es un tema que se
encuentra directamente relacionado al lenguaje.
La historia de la humanidad es muy extensa. Los humanos usamos mecanismos para comunicarnos que tienen
una enorme trayectoria basados en el reconocimiento de las palabras. Pero la comunicación es
más amplia que las palabras, también implica lo gestual y lo contextual.
Tratar de tomar lo mejor de los lenguajes para encontrar una forma práctica y
cómoda de comunicarse entre el hombre y la máquina es el objetivo de esta
investigación.
Muchas características se deben repensar para poder utilizarse en un ambiente industrial y
otras se deben descartar directamente debido a las características robóticas del
proyecto.
El lenguaje humano sabemos que no es unívoco, es más, podemos hablar y
simultáneamente ocultar lo que pensamos y aquello que no se desea transmitir.
Hoy en día el lenguaje con el computador que maneja el robot es complejo y sobre todas las
cosas poco amigable para trabajar en el diálogo Hombre-Máquina. El centro de esta
investigación es poder armar un esquema gestual donde, sin equipamiento adicional, se le pueda
ordenar al robot en la fase de la programación distintos aspectos para que se ajuste a las
necesidades de la tarea.
El lenguaje a desarrollar no debe ser estático, por encontrarnos en un entorno dinámico
con múltiples robots, donde no solo nos comuniquemos con uno, sino que podamos decir a
cuál nos queremos dirigir.
La Industria 4.0 utiliza en la actualidad, software para programar cual deberá ser el
comportamiento de un robot. Programar el comportamiento lleva tiempo y una gran cantidad de prueba y
error, además de como dijimos antes ser complejo y poco amigable.
El proyecto planteado propone la intervención de la forma que se le indican al robot los
movimientos necesarios, utilizando la mano de un operario como punto de referencia. De esta forma se
van a desarrollar dos alternativas y comparar los beneficios y desventajas de cada una de ellas.
El objetivo general es generar un nuevo esquema para controlar un robot industrial “real o
virtual” utilizando un esquema modelo basado en un lenguaje gestual de la mano implementado en
dos medios diferentes, un guante físico y un guante virtual, para poder comparar los resultados
de ambos. Ambos guantes le van a enviar comandos al controlador en tiempo real del robot, en nuestro
caso LinuxCNC.
De esta forma, se genera una nueva forma de interfase robot-hombre para los movimientos de
posicionamiento en la fase programación. La aplicación se pondrá en marcha sobre
robots en el mundo virtual, robots en escala dentro del laboratorio universitario y robots
industriales reales.
La primera alternativa será el desarrollo de un guante, con componentes electrónicos,
que conectado a un software de tipo interfaz entre el guante y el robot, le indique cuales son los
movimientos que debe recordar. Se basará en componentes wifi para poder detectar la
posición relativa sobre un punto y así informarle al robot. Utilizando sensores en los
dedos se podrán detectar comandos de operación del robot.
La segunda alternativa, es detectar mediante dos cámaras los gestos de la mano, y de esta
forma, indicarle al robot sus movimientos. Para esto, se utilizarán dos cámaras que
mediante la aplicación de un sistema de Machine Learning se detectarán movimientos y
gestos de la mano para comunicarle al robot.
Para ambos robots se deberá establecer el mismo pseudo lenguaje gestual, de manera que se
pueda comparar los resultados de ambos en condiciones similares.
Participantes:
MgScIt. Lic. Martin Acosta
Alumno Felix Cuello
Alumno Josmer Jesús Delgado Rodríguez
Publicaciones y Presentaciones en Congresos:
• Bauer, Jorge & Cuello, Felix. (2022). Desde automatización
de FDM 3D hacia Autonomación Dinámica (Jidoka): Detección temprana de errores
utilizando una webcam y convolutional neural networks para el procesamiento de
imágenes. 2022 IEEE Biennial Congress of Argentina (ARGENCON). doi: https://doi.org/10.1109/ARGENCON55245.2022.993986
• Kopacek, P. Bauer, J. Acosta, J. Cuello, F. (2021). Robot
Retrofitting by Using LinuxCNC Complemented with Arduino/RaspberryPI. International
Symposium for Production Research (ISPR) 2020. Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer. doi:
https://doi.org/10.1007/978-3-030-62784-3_19
• Durakbasa, M N. Bauer, J. Capuano, E. Acosta J., Díaz J C. (2020) The New
Paradigm in the Task of Direction-Coordination of Innovative Technological Projects in the
Environment of INDUSTRY 4.0. International Symposium for Production Research (ISPR) 2019.
Lecture Notes in Mechanical Engineering. Springer. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-030-31343-2_27
